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Classical conditioning with pulsed integrated neural networks:circuits and system

机译:脉冲集成神经网络的经典调节:电路和系统

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摘要

In this paper, we investigate on-chip learning for pulsed,nintegrated neural networks. We discuss the implementational problems thentechnology imposes on learning systems, and we find that a biologicallyninspired approach using simple circuit structures is most likely tonbring success. We develop a suitable learning algorithm-ancontinuous-time version of a temporal differential Hebbian learningnalgorithm for pulsed neural systems with nonlinear synapses-as well asncircuits for the electronic implementation. Measurements from annexperimental CMOS chip are presented. Finally, we use our test chip tonsolve simple classical conditioning tasks, thus verifying the designnmethodologies put forward in the paper
机译:在本文中,我们研究了脉冲,集成神经网络的片上学习。我们讨论了技术会强加于学习系统的实施问题,并且我们发现使用生物学启发的方法使用简单的电路结构最有可能取得成功。我们开发了一种合适的学习算法-具有非线性突触的脉冲神经系统的时变Hebbian学习算法的连续时间版本-以及用于电子实现的电路。提出了从附件CMOS芯片进行的测量。最后,我们使用测试芯片来解决简单的经典条件任务,从而验证本文中提出的设计方法

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